Llevo toda la mañana mirando el feed de RSS, el canal de Telegram, LinkedIn, un par de newsletters técnicas y dos o tres webs que suelo leer cada día… y de cada diez titulares que tengo delante, ocho llevan IA en algún sitio. No exagero. Acabo de contarlos. Y lo más curioso es que ya ni me sorprende: lo asumo como parte del paisaje, igual que asumes el ruido de fondo de un aire acondicionado mal regulado. Así que, aprovechando que es sábado y tengo ganas de escribir, me gustaría abrir un pequeño debate sobre esto y me gustaría ver qué opináis vosotros.
Hace tres años, escribir un artículo sobre IA aquí en Sinologic era casi exótico. Puedo decir orgulloso que en 2018 ya hablábamos de la IA en el entorno de la VoIP y no es de extrañar que con los avances que hay, ya hemos publicado sobre Vosk vs Whisper, sobre exploits en kernel de Linux encontrados por la IA, sobre el estado de la VoIP en 2026 con IA metida por todas partes, y unos cuantos más. Y aun así, incluso a mí, que llevo dándole vueltas a esto cada semana, me sigue impresionando la velocidad a la que ha llegado a absolutamente todo.
Así que va siendo hora de sentarse un rato a pensar qué está pasando de verdad, más allá del titular fácil y del «prompt mágico que cambiará tu vida«.
El problema no es la IA. El problema es la velocidad.
Como cualquier tecnología en avance, hace falta un tiempo de estabilización, así ocurrió con los primeros portátiles, con los primeros móviles, con Internet,… pero la IA no ha llegado poco a poco, ha llegado de golpe, sin manual de instrucciones y sin esperar a que nadie estuviera preparado. En menos de tres años hemos pasado de modelos que hacían cosas curiosas con texto a herramientas que te redactan un contrato, te generan un dialplan de Asterisk medianamente decente, te montan un frontend en React en quince minutos, te traducen una llamada en tiempo real con latencias razonables y te mantienen una conversación con la voz clonada que muchos clientes no distinguirían de la de un agente humano. Y eso sin entrar en lo que viene.
¿La IA lo hace mejor que nosotros mismos? Depende de qué. En muchas cosas, todavía no. Pero en velocidad, siempre. Y eso, en el mundo real, lo cambia todo.
Aquí es donde caemos en la trampa: nos pasamos el día comparando la calidad de la IA con la calidad humana, cuando la pregunta que de verdad importa es otra muy distinta. No es «¿lo hace mejor?». Es «¿lo hace suficientemente bien como para hacerlo diez veces más rápido y poder corregirlo en tiempo record?». Y a esa pregunta, hoy, la respuesta mayoritaria es que sí. Aunque nos pese.
La productividad x10 es real. Pero tiene letra pequeña.
Lo digo con conocimiento de causa porque lo uso a diario. Tareas que antes me llevaban una tarde entera ahora las despacho en minutos. Un informe que exigía un par de horas de medición de datos, ahora sale en treinta minutos. Un script de migración entre bases de datos que en otro momento me habría tenido buscando en Stack Overflow durante horas, sale del tirón con Claude o con Copilot. No voy a fingir que no lo uso, porque lo uso, y porque funciona. De momento, sigo defendiendo que la IA es un acelerador, no un sustituto.
Pero hay algo que casi nadie menciona cuando habla de la mítica «productividad x10«: la IA también multiplica los errores que tú nunca habrías cometido. Y no me refiero a errores del tipo «se me olvidó cerrar un paréntesis«. Me refiero a errores nuevos, errores raros, errores de alguien que ha dejado de entender lo que está haciendo porque ha delegado esa parte.
Lo veo claramente en desarrollo, pero también lo veo en cualquier otro oficio. El programador que delega toda la lógica al modelo de turno. El redactor que publica sin releer lo que ha generado. El diseñador que acepta la primera propuesta porque «total, es gratis». La IA es extraordinariamente buena generando respuestas plausibles. El problema es que «plausible» y «correcto» no son lo mismo, ni de lejos, y para distinguirlos hace falta criterio. Y el criterio, mala suerte, solo se desarrolla haciendo las cosas de la manera lenta y difícil. Justo la que la IA viene a evitarnos.
Hay un término que se está poniendo de moda en los círculos de desarrollo y que define perfectamente uno de los riesgos más serios de toda esta historia: el vibecoding. La traducción literal sería algo así como «programar siguiendo las vibraciones«. Le pides el código a la IA, lo ejecutas, ves que funciona, y palante. Sin entender qué hace. Sin saber por qué funciona. Por intuición pura.
El problema no es usar la IA para programar. Lo hago yo, lo hacéis vosotros, lo hace todo el que mira al futuro y no al pasado. El problema es hacerlo a ciegas. Porque un código que funciona en local un martes por la mañana puede tener una vulnerabilidad crítica, puede estar consumiendo el triple de RAM de la necesaria, puede estar abriendo un puerto que no debería, o puede romperse en producción ante la primera casuística que nadie anticipó. Y si el que ha pulsado «aceptar» no entiende lo que tiene entre manos, no va a detectarlo, ni mucho menos arreglarlo cuando ocurra. Y cuando le vuelva a preguntar a la IA cómo arreglarlo, es muy posible que la siguiente respuesta empeore lo anterior. He visto eso varias veces ya, y no en proyectos pequeños.
Casos reales que llevo viendo este último año: dialplans de Asterisk generados por IA con saltos condicionales que nadie del equipo entiende y que nadie se atreve a tocar. Tests de integración que daban verde porque los tests también los había generado la IA… y también estaban mal. Migraciones de PBX a la nube en las que media configuración funcionaba por casualidad. Todo eso, en producción.
Mi regla personal, por si sirve: la IA me puede generar el primer borrador de cualquier cosa, pero no toca un servidor en producción sin que yo haya leído línea a línea lo que ha escrito. Línea. Por. Línea. Y si encuentro algo que no entiendo, lo cambio o lo borro. Es más lento, sí. Aún así, es más rápido que si lo hubiera escrito yo mismo, pero es la única forma que conozco de no acabar con una bomba de relojería desplegada en el rack de un cliente.
La IA es un martillo muy bueno. Pero el que no sabe de construcción no se convierte en arquitecto por tener un martillo muy bueno. Y eso vale para el vibecoding y para todo lo demás.
¿Cuál será el futuro de la programación en 5 años? Mi opinión sincera (y un poco incómoda)
Me lo preguntan mucho últimamente y siempre respondo lo mismo. No lo sé con certeza, pero tengo una intuición bastante formada sobre hacia dónde vamos.
En cinco años, la mayor parte del código «de fontanería» (integraciones, CRUD básico, formularios, scaffolding, configuraciones repetitivas) lo va a generar la IA de forma prácticamente autónoma. Ya casi lo hace. Lo único que cambiará es que nadie lo cuestionará, igual que hoy nadie cuestiona que Google Maps te diga por dónde ir.
Lo que no va a desaparecer (y aquí va mi apuesta fuerte) es la necesidad de alguien que entienda qué tiene que hacer ese código, por qué, con qué restricciones, con qué implicaciones de seguridad, y que sea capaz de validar que lo que ha generado la máquina es realmente lo que el negocio necesita. El programador del futuro no va a ser «el que escribe código». Va a ser «el que sabe lo suficiente para supervisar, validar y corregir lo que ha generado la IA». Que no es lo mismo. Ni de lejos. Y que requiere entender el oficio mucho mejor que ahora, no peor. Será como tener a seniors al mando de varios juniors.
Pero aquí viene la pregunta incómoda, la que casi nadie quiere hacerse en voz alta: ¿de dónde van a salir esos seniors? Porque históricamente los seniors salen de los juniors. Y el junior se forma haciendo precisamente el código de fontanería que ahora le vamos a quitar. ¿Cómo aprende a depurar un error de concurrencia alguien que nunca ha tenido que escribir el bucle a mano? ¿Cómo aprende a diseñar una arquitectura alguien que nunca ha tenido que sufrir las consecuencias de una arquitectura mal pensada? No lo tengo claro, y me preocupa.
Tengo la sensación de que en cinco o seis años nos vamos a encontrar con una brecha enorme: muchos perfiles capaces de pegar prompts y aceptar sugerencias, y poquísimos capaces de meterle mano a un sistema cuando se rompe a las tres de la mañana. Y los segundos van a valer su peso en oro. Literalmente diez veces más productivos que los demás… y cien veces más valiosos. Quizá los programadores de más de 50 pasen de ser los que nadie quiere, a los que todos desean.
La generación que ya no escribe sin IA
Pero esto no es solo cosa de la programación. Ni mucho menos. Hace poco un amigo que se dedica a la enseñanza me contó algo que me lleva dando vueltas semanas.
Cuando a sus alumnos de entre 15 y 18 años les hace un examen escrito a mano, de los de toda la vida, con papel y bolígrafo y un tema para desarrollar, el resultado es en muchos casos directamente desolador. Se quedan en blanco. No saben qué escribir. Decenas de faltas de ortografía. Frases sin sentido. Párrafos que arrancan y no llegan a ningún sitio. Explotan, literalmente.
En cambio, esos mismos alumnos, cuando entregan un trabajo desde casa, presentan textos bien estructurados, con vocabulario rico, a veces con un nivel de profundidad que correspondería a cursos superiores. La diferencia, claro está, es ChatGPT.
Hoy día prácticamente cualquier menor de 18 años utiliza la IA para cualquier cosa que implique poner palabras en un papel: un email, una redacción, una solicitud, un manual de usuario, una respuesta en un foro. No para engañar necesariamente, sino porque han dejado de pasar por el proceso de «¿cómo lo digo yo?«. Y ese proceso (el de buscar las palabras propias, construir el argumento desde cero, esforzarse en articular un pensamiento complejo) no es un accesorio. Es exactamente el proceso que desarrolla el pensamiento crítico y la capacidad de comunicarse con precisión. Sin él, esas capacidades no se forman.
Lo que se está atrofiando no es la ortografía. La ortografía es lo de menos. Lo que se está atrofiando es la capacidad de pensar con claridad y de expresarlo sin muletas. Y eso, llevado a un entorno profesional, es un problema muy serio, y muy concreto.
La pregunta que ya me estoy haciendo, y que muchos de los que estáis leyendo esto también os estaréis haciendo, es la del práctico. ¿Contratas a un chaval de 20 o 22 años recién salido de FP o de la universidad que escribió toda su carrera con ChatGPT al lado? ¿Cómo distingues, en una entrevista, al que sabe pensar del que solo sabe pedir? ¿Qué pruebas técnicas tienen sentido hoy y cuáles han quedado obsoletas? No tengo todas las respuestas, pero sí tengo claro que los procesos de selección de los próximos años no se van a parecer nada a los de los últimos veinte.
El futuro profesional con IA va a ser raro. Muy raro. Habrá perfiles que nunca habrían podido existir hace diez años y que ahora se vuelven completamente viables. Y habrá perfiles que existían de toda la vida y que van a desaparecer, porque hacían exactamente lo que la IA hace mejor, más rápido y sin quejarse de las horas extra. La pregunta incómoda que nadie quiere hacerse en voz alta —y con la que me voy a quedar yo también— es: ¿en cuál de los dos grupos estoy?
¿Y ahora qué?
La IA no va a desaparecer. Tampoco va a desacelerarse. Los modelos seguirán mejorando, los precios seguirán cayendo (hasta que dejen de caer, y ese día tocará hablar de la otra burbuja, la económica, de la que ya escribí hace un par de años aquí mismo), y la integración en herramientas cotidianas seguirá siendo inevitable. Quien se quiera apear, que se apee. Pero el tren no va a esperar. Conozco a programadores que no dicen directamente que no están de acuerdo con la IA, pero no les convence trabajar con ella, prefieren seguir haciendo las cosas a mano y es respetable, es su futuro profesional y de la misma manera que decidió hacerse programador en lugar de fontanero, le tocará saltar las vallas (o los muros) que se encuentre en su camino.
Lo que sí está en nuestra mano es ser más inteligentes que el titular. Usar la IA donde de verdad ayuda. Saber cuándo es mejor hacerlo a mano. Y, sobre todo, no confundir «puedo delegar esto en un modelo» con «debo delegar esto en un modelo». La productividad que ofrece es real, pero la atrofia que provoca en quien la usa sin criterio también lo es. Y la segunda es muchísimo más difícil de revertir que la primera.
Llevamos más de veinte años aquí viendo pasar tecnologías. Algunas prometían cambiar el mundo y se quedaron en una camiseta de congreso. Otras lo cambiaron sin que nadie levantara el telón. La IA pertenece claramente al segundo grupo, y por eso merece que la miremos con los ojos bien abiertos: sin el entusiasmo de quien no ha visto una burbuja antes, pero tampoco con el escepticismo del que nunca quiso creer en nada nuevo.
Yo seguiré usándola, criticándola, peleándome con ella y aprendiendo de ella. Como con todo lo demás en este oficio. Con el café en la mano, el editor abierto y el sentido común a mano por si acaso.
Y ahora os toca a vosotros: ¿estáis viendo lo mismo? ¿Tenéis casos de vibecoding que os hayan estallado en la cara? ¿Estáis ya contratando, o despidiendo, en función de cómo se relaciona la gente con la IA? Contadlo en los comentarios o en el canal de Telegram, que estos artículos están para abrir conversación, no para cerrarla.
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